Rassembler les données factuelles pour forger les politiques : PolicyWise for Children & Families

blog arrowPosté le: Nov 14, 2016

Un billet de Chantel Ridsdale, stagiaire à Données de recherche Canada

Organisme sans but lucratif de l’Alberta qui a vu le jour en 2003, PolicyWise for Children & Families (PolicyWise) s’est donné pour mission d’effectuer des recherches, de les financer et d’en regrouper les résultats pour faire en sorte que les politiques et les pratiques qui veillent au mieux-être des enfants et des jeunes reposent sur des données factuelles. PolicyWise travaille en association avec le gouvernement albertain, la collectivité et les universités de la province.

En 2007, PolicyWise a mis sur pied son Child and Youth Data Laboratory (CYDL), lequel a montré qu’il est important de recouper et d’analyser les données administratives des différents ministères du gouvernement provincial. La philosophie à l’origine de cette initiative innovante est simple :

  • commencer de façon modeste, créer de la valeur plus vite;
  • obtenir l’appui des auteurs de politiques et du gouvernement pour multiplier les politiques s’appuyant sur des données factuelles.

En guise de projet pilote, le CYDL a illustré l’utilité potentielle du couplage des données. Depuis, le laboratoire reçoit les données de cinq ministères provinciaux :

  • le ministère des Services sociaux (ministère principal);
  • le ministère de l’Éducation;
  • le ministère de l’Enseignement supérieur;
  • le ministère de la Santé;
  • le ministère de la Justice et le Procureur general.

Le ministère des Relations avec les Autochtones de l’Alberta participe lui aussi à l’initiative, mais il ne communique pas de données au CYDL.

À pareille échelle, le couplage des données ministérielles est inédit en Alberta et l’analyse de l’information rassemblée présente un incroyable potentiel. Cependant, au couplage des données s’associent des considérations particulières sur les plans de la protection des renseignements personnels et de la déontologie. Les données qui émanent du ministère de la Justice et du Procureur général, par exemple, comprennent des informations extrêmement délicates et confidentielles. D’où la nécessité de recourir aux meilleures pratiques existantes pour les gérer et en préserver l’anonymat.

PolicyWise a collaboré avec les ministères afin d’élaborer un processus qui protège l’anonymat des données en retranchant les identifiants comme le nom et le prénom avant leur analyse. Ce processus recourt à un algorithme de hachage qui attribue un identifiant unique à chaque élément. Les ministères appliquent l’algorithme de manière à n’attribuer qu’un identifiant par personne. Les identifiants hachés sont ensuite regroupés pour faciliter l’analyse interministérielle sans que la confidentialité et la protection des renseignements personnels s’en ressentent. PolicyWise espère qu’en démontrant l’utilité du couplage des données, on y recourra davantage ailleurs pour que la formulation de politiques à partir de données factuelles repose sur de meilleures fondations.

Selon PolicyWise, l’usage des données couplées a suscité un vif intérêt. Toutefois, les données issues de l’initiative du CYDL ne peuvent être exploitées à l’extérieur, raison pour laquelle on a créé le Secondary Analysis to Generate Evidence (SAGE), un dépôt de données de recherche[i], de données administratives[ii] et de données sur la prestations des services[iii] se rapportant au développement, à la santé et au bien-être des enfants.

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Bien que les initiatives de partage des données abondent, il ne semble rien y avoir de comparable au SAGE, au Canada, pour les raisons que voici :

  • le SAGE est dirigé par un organisme sans liens avec le gouvernement ou les universités;
  • les données du SAGE concernent l’individu;
  • le SAGE autorise le partage des données sous certaines réserves (à savoir, conclusion d’ententes de partage de données, mécanisme d’examen des propositions, etc.) en raison de la nature confidentielle et délicate de l’information.

PolicyWise ne donne pas seulement accès à ce trésor d’informations. Il aide l’utilisateur à acquérir une plus grande maîtrise dans les domaines suivants :

  • la gestion et la documentation des données;
  • le couplage et l’analyse des données;
  • la création de partenariats entre les parties prenantes et ceux qui exploitent le savoir;
  • la mobilisation des connaissances.

Le SAGE recourt à des pratiques de gestion des données comme l’usage de métadonnées normalisées ainsi qu’à une variante de la norme DDI (Data Documentation Initiative) pour ses études et la documentation des variables. Quoique complexe, DDI est une norme riche et granulaire applicable aux métadonnées dans les sciences sociales. Son but est d’engendrer de la documentation que peut lire une machine.

Avec cette initiative, le SAGE espère que l’exploitation et la combinaison des données de manière nouvelle auront des retombées bénéfiques pour les jeunes, les familles et les collectivités de l’Alberta. Les données partagées serviront à étayer les politiques sociales ainsi que celles relatives à l’éducation et à la santé, de même que la planification des services.

Le SAGE compte de nombreux collaborateurs, telles l’Université de l’Alberta et l’Université de Calgary, ce qui lui permet de garantir son interopérabilité avec l’infrastructure existante.

Organisme très avant-gardiste, PolicyWise mise considérablement sur la collaboration. Il espère qu’ainsi un vent de changement soufflera sur le milieu de la recherche. PolycyWise illustre parfaitement ce qu’un petit organisme peut réaliser quand il adopte les méthodes de gestion des données et fait appel à l’expertise du milieu canadien des données de recherche. Pour en apprendre davantage sur PolicyWise, le CYDL ou le SAGE, on visitera leur site Web ou leurs comptes Twitter, Facebook, YouTube et Vimeo.

PolicyWise organise aussi des activités variées, la prochaine étant l’atelier Inspiring Connections: A Research and Practice Showcase, qui aura lieu 29 novembre 2016.


[i] Données de recherche – Données servant principalement à étayer les études techniques et scientifiques, la recherche, l’enseignement ou les activités artistiques, et que la méthode expérimentale utilise comme preuve ou auxquelles les chercheurs recourent couramment pour vérifier leurs observations ou les résultats de leurs travaux. Le contenu numérique ou pas dans son ensemble est susceptible de devenir des données de recherche. Les données de recherche peuvent avoir diverses origines (expérimentation, observation, opérations, tierce partie, secteur public, surveillance, traitement, recyclage).

[ii] Données administratives – Informations essentiellement recueillies à des fins administrative et non pour la recherche. En font partie le profil et le curriculum vitae des chercheurs, la portée et l’impact des projets, leur financement, la citation des publications et les résultats des travaux. Les ministères et d’autres organisations glanent les données de ce genre à diverses fins comme l’enregistrement, les transactions et la tenue de dossiers, le plus souvent le temps que dure un service. On estime que ces données ont elles aussi de l’utilité pour la recherché.

[iii] Données sur la prestation des services – Données glanées lors de la prestation des services sociaux.

Sources

« About ». PolicyWise. Consulté en août 2016. https://policywise.com/about-us
« Administrative Data ». CASRAI Dictionary. Consulté en octobre 2016. http://dictionary.casrai.org/Administrative_data
« CYDL ». PolicyWise. Consulté en août 2016. https://policywise.com/initiatives/child-and-youth-data-laboratory
« Document, Discover, Interoperate ». DDI. Consulté en août 2016. http://www.ddialliance.org
Jason Lau (Director, Data Initiatives). PolicyWise. July 2016.
« Research Data ». CASRAI Dictionary. Consulté en octobre 2016. http://dictionary.casrai.org/Research_data
« SAGE ». PolicyWise. Consulté en août 2016. https://policywise.com/initiatives/sage